大数据spss分析-回归分析

我是小可爱 2024-05-29 06:39:29
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11.线性回归(最常用)一元线性回归:步骤如下(1)作两变量散点图-观相关性;(2)选定自/因变量,进行回归分析;(3)回归方程检验(方程意义、显著性、系数显著性、残差(观测值-预测值)分析);(4)回归方程修正。多元线性回归:为了弥补一元线性回归无法完全解释因变量变化信息而引入(只有当一元回归效果很差才考虑,且自变量间互不相关)步骤如下选择因变量-确定自变量对因变量的解释力-消除自变量多重关性(回归)-拟合线性回归方程(多元线性回归)-方程检验-残差分析-模型确认并用于预测22.非线性回归适用:了解参数初始值或取值范围,而模型无法转化线性33.logitstic回归适用:因变量为二分变量(因变量为是与否,阴阳,生死,有、无效等)44.有序回归适用:因变量为分类变量(如:成绩等级优良中差)55.概率单位回归probit适用:对响应比例与刺激作用之间关系分析(药物浓度与反馈响应)end 20210311
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